Przetwarzanie danych w badaniach: co to jest, kroki i przykłady

Przetwarzanie danych jest często błędnie rozumiane jako manipulacja danymi lub analiza danych, ale to znacznie więcej. Wiele decyzji jest podejmowanych w oparciu o dokładne przetwarzanie danych, a marki i badacze polegają na danych, aby podejmować decyzje, które można podjąć. Przetwarzanie danych w badaniach jest jednym z najważniejszych elementów procesu badawczego i może stanowić różnicę między sukcesem marek a jego brakiem.

Chociaż dane z badań rynkowych można przetwarzać na wiele sposobów, wszystko sprowadza się do tego, jakiego rodzaju spostrzeżenia uzyskujesz z zebranych danych i jaki wpływ mają one na procesy podejmowania decyzji.

Na czym polega przetwarzanie danych w badaniach?

Przetwarzanie danych w badaniach to proces zbierania danych badawczych i przekształcania ich w informacje użyteczne dla wielu interesariuszy. Chociaż na dane można patrzeć na wiele sposobów i przez różne soczewki, przetwarzanie danych pomaga w udowadnianiu lub obalaniu teorii, pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych, a nawet w udoskonalaniu produktów i usług. Przetwarzanie danych jest nawet wykorzystywane w badaniach w celu zrozumienia nastrojów cenowych, zachowań i preferencji konsumentów oraz analizy konkurencji.

Dzięki temu procesowi interesariusze badań przekształcają dane jakościowe i dane ilościowe z badania naukowego w czytelny format w postaci wykresów, raportów lub czegokolwiek innego, z czym interesariusze biznesowi rezonują. Proces zapewnia również kontekst dla zebranych danych i pomaga w podejmowaniu strategicznych decyzji biznesowych.

Chociaż jest to krytyczny aspekt działalności biznesowej, przetwarzanie danych jest nadal procesem niedostatecznie wykorzystywanym w badaniach. Wraz z rozprzestrzenianiem się danych i liczbą przeprowadzonych badań naukowych przetwarzanie i umieszczanie informacji w repozytoriach zarządzania wiedzą, takich jak InsightsHub , ma kluczowe znaczenie.

Przetwarzanie danych Kroki w badaniach

Cykl przetwarzania danych w badaniach składa się z sześciu etapów. Przyjrzyjmy się tym krokom i wyjaśnijmy, dlaczego są one niezbędnym elementem projektu badawczego .

• Zbieranie danych badawczych

Zbieranie danych jest podstawowym etapem procesu badawczego. Proces ten może odbywać się za pomocą różnych technik badawczych online i offline i może być połączeniem podstawowych i wtórnych metod badawczych. Najczęściej stosowaną formą zbierania danych są ankiety badawcze. Jednak dzięki dojrzałej platformie badania rynku możesz zbierać dane jakościowe za pośrednictwem grup fokusowych, modułów dyskusyjnych i nie tylko.

• Przygotowywanie danych badawczych

Drugim krokiem w zarządzaniu danymi badawczymi jest przygotowanie danych w celu wyeliminowania niespójności, usunięcia błędnych lub niekompletnych danych ankietowych oraz oczyszczenia danych w celu utrzymania konsensusu. Ten krok ma kluczowe znaczenie, ponieważ niewystarczające dane mogą sprawić, że badania naukowe staną się całkowicie bezużyteczne i może być stratą czasu i wysiłku.

• Wprowadzanie danych badawczych

Następnym krokiem jest umieszczenie oczyszczonych danych w formacie nadającym się do odczytu cyfrowego, zgodnym z polityką organizacji, potrzebami badawczymi i nie tylko. Ten krok ma kluczowe znaczenie, ponieważ dane są następnie umieszczane w systemach online zgodnych z zarządzaniem danymi badawczymi.

• Przetwarzanie danych badawczych

Gdy dane zostaną wprowadzone do systemów, bardzo ważne jest ich przetworzenie w celu nadania im sensu. Informacje są przetwarzane w oparciu o potrzeby, rodzaje gromadzonych danych, czas dostępny na przetwarzanie danych i wiele innych czynników. To jeden z najważniejszych elementów procesu badawczego.

• Wyjście danych badawczych

Na tym etapie przetwarzania danych badawczych są one przekształcane w spostrzeżenia. Ten etap umożliwia właścicielom firm, interesariuszom i innym pracownikom przeglądanie danych w postaci wykresów, wykresów, raportów i innych łatwych w użyciu formatów.

• Przechowywanie przetworzonych danych badawczych

Ostatnim etapem etapów przetwarzania danych jest ich przechowywanie. Niezbędne jest przechowywanie danych w formacie, który można indeksować, przeszukiwać i tworzyć jedno źródło prawdy. Platformy zarządzania wiedzą najczęściej wykorzystywane są do przechowywania przetworzonych danych badawczych.

Korzyści z przetwarzania danych w badaniach

Przetwarzanie danych umożliwia rozróżnienie między praktycznymi spostrzeżeniami a ich brakiem w procesie badawczym. Istnieją jednak pewne wyraźne korzyści i zalety przetwarzania danych badawczych. Oni są:

• Usprawnione przetwarzanie i zarządzanie:

W przypadku przetwarzania danych badawczych istnieje duże prawdopodobieństwo, że dane te będą wykorzystywane do wielu celów w tej chwili i w przyszłości. Dokładne przetwarzanie danych pomaga usprawnić sposób obsługi i zarządzania danymi badawczymi.

• Lepsze podejmowanie decyzji:

Przy dokładnym przetwarzaniu danych, prawdopodobieństwo, że dane mają sens, aby podejmować decyzje szybciej i lepiej, staje się możliwe. Decyzje są wtedy podejmowane na podstawie danych, które opowiadają historie, a nie kaprysy.

• Demokratyzacja spostrzeżeń:

Przetwarzanie danych umożliwia przekształcenie surowych danych w format, który działa dla wielu zespołów i personelu. Łatwe do konsumpcji dane pozwalają na demokratyzację spostrzeżeń.

• Niższe koszty i wysoki zwrot z inwestycji:

Decyzje oparte na danych pomagają markom i organizacjom w podejmowaniu decyzji na podstawie danych popartych dowodami z wiarygodnych źródeł. Pomaga to obniżyć koszty, ponieważ decyzje są powiązane z danymi. Proces pomaga również utrzymać bardzo wysoki zwrot z inwestycji w decyzje biznesowe.

• Łatwe do przechowywania, raportowania i dystrybucji:

Przetwarzane dane są łatwiejsze do przechowywania i zarządzania, ponieważ istnieje struktura danych surowych. Dane te są następnie możliwe do odniesienia i dostępne w przyszłości i mogą być przywoływane w razie potrzeby.

Przetwarzanie danych w badaniach Przykłady

Teraz, gdy znasz już niuanse przetwarzania danych w badaniach, przyjrzyjmy się konkretnym przykładom, które pomogą Ci zrozumieć ich znaczenie.

Przykład globalnej marki SaaS

Marki oprogramowania jako usługi (Saas) mają zasięg globalny i mają mnóstwo klientów – wielokrotnie zarówno klientów B2B, jak i B2C. Każda marka i klient ma inne problemy, które mają nadzieję rozwiązać za pomocą platformy SaaS, a zatem mają różne potrzeby. Prowadząc badania konsumenckie , marka SaaS może zrozumieć oczekiwania konsumentów, zachowania zakupowe i zakupowe i nie tylko. Pomaga to również w profilowaniu klientów, dopasowywaniu ulepszeń produktów lub usług, zarządzaniu wydatkami marketingowymi i bardziej na podstawie przetworzonych danych badawczych.

Inne przykłady takiego przetwarzania danych obejmują marki detaliczne o globalnym zasięgu w Stanach Zjednoczonych z klientami z różnych demograficznych producentów pojazdów i dystrybutorów z wieloma dealerami i nie tylko. Każdy, kto prowadzi badania rynku, musi wykorzystać przetwarzanie danych, aby nadać im sens.

Przetwarzaj swoje dane badawcze za pomocą QuestionPro

Zbieranie danych badawczych, w tym badań ankietowych i innych danych jakościowych, jest możliwe dzięki platformie badawczej klasy korporacyjnej, takiej jak QuestionPro . Ze względu na charakter narzędzia istnieje również wyraźna możliwość przetwarzania danych i podejmowania istotnych decyzji. Platforma umożliwia również przetwarzanie i przechowywanie danych w celu łatwego dostępu. Zacznij teraz!

UCZ SIĘ WIĘCEJ